基于社团信息传播能力分析的微博舆情热点监测

在分析微博舆情热点监测研究局限的基础上,从信息传播角度提出一种基于社团信息传播能力分析的微博舆情热点监测方法。该方法首先基于微博用户间信息交互构建微博信息交互网络;然后采用快速Newman社团发现算法挖掘信息交互网络中的信息传播社团;最后根据用户传播影响力和用户间交互紧密度对社团的传播能力进行评估,并通过对具有较强信息传播能力社团中信息交互的监测实现微博潜在舆情热点的挖掘。实验结果表明,微博信息传播社团的信息传播能力与热点微博信息在社团中的真实传播效果具有较高的拟合度,通过对强传播能力社团中信息交互情况的实时监测,可发现潜在舆情热点信息。     

基于复杂网络分析的微博网络舆情传播

为了探索微博网络舆情传播机制,采用复杂网络分析方法,并结合新浪微博获取的数据,分析了微博的社会网络结构的特点及其对舆情传播的影响。首先介绍了微博社会网络组成机制。然后采用复杂社会网络分析方法分析了微博社会网络的无尺度特性和小世界特征。最后结合实际的网络舆情事件案例,分析评价了微博社会网络拓扑结构对网络舆情传播的影响。     

基于元胞自动机的微博舆情传播研究

采用元胞自动机理论进行微博舆情传播的研究,设计微博元胞自动机模型结构,包括元胞状态、元胞空间、元胞邻域和演变规则。在微博舆情的倾向度演化中,定义了坚定性系数与影响系数,在不同的坚定性系数和影响系数分布下,进行了倾向度演化实验与分析。同时,对影响力较大的微博在倾向度演化中的作用,以及多邻域分布下倾向度的演化进行了研究。       

微博意见领袖的特征对网络舆情传播的影响

微博意见领袖对网络舆情的传播产生重要影响,可以塑造公共舆论,影响政策的制定与实施.本文基于新浪微博,以复旦大学投毒案为具体实例,使用结构方程模型进行实证分析.研究结果表明:微博意见领袖的身份背景、被认同度、介入时点和责任感均正向于网络舆情传播,而其活跃度与网络舆情传播并没显著相关.     

微博舆情的现实问题与应对策略

微博的传播特性和舆情功能与转型期中国社会的现实需要高度契合。从媒介社会学的视角出发,考察微博舆情的内涵、特征及模式,剖析微博舆情的"微博舆论发酵—传统媒体跟进—政务机构回应"三级生产模式,文章深入分析了现阶段微博舆情存在的现实问题,并提出建立协商民主制度、加强第三级传播、提高公众媒介素养等应对策略。     

面向多源社交网络的社团结构特征研究（研究生论坛）

为了研究社交网络社团结构对舆情传播的影响,本文对比分析了多源社交网络的社团结构特性及传播特性,并且利用COPRA算法和LFM算法进行了社交网络重叠社团研究,提出一种基于节点度过滤的LFM改进方法——NF-LFM算法。该算法对好友关系网络中节点度小于某一阈值的节点进行过滤,再对剩下的好友关系网络进行社团划分。实验结果表明：1）人人网、QQ空间、新浪微博都具有明显的社团结构特性,其中人人网和QQ空间的社团结构特性强于新浪微博;2）在不考虑社交网络用户活跃度的情况下,舆情信息在人人网上扩散范围最广,新浪微博次之,QQ空间扩散较慢。本文提出的改进方法能解决现有算法社团划分结果分辨率低的问题,且有效弥补了LFM算法在大规模社团发现时陷入无限的迭代过程而导致时间复杂度高的缺点,将其应用于经典数据集中也符合理论预期结果。本文的研究结果将有助于进一步理解和认识社交网络社团结构对舆情传播的影响,同时对于网络群体事件发现和舆情监控及引导等具有重要意义。     

多特征神经网络微博转发预测

随着社交网络的快速发展,微博已成为一种信息扩散传播的平台。鉴于微博信息扩散的特点,挖掘微博转发过程中的潜在规律对于舆情监控、热点话题追踪、产品营销等有着重要意义。以新浪微博作为数据源,以用户和微博内容作为特征源,引入机器学习中的神经网络预测算法建立预测模型,实现对微博的转发预测。结果表明,与传统预测方法的对比,对微博转发可以做出较高准确率的预测。     

面向多源社交网络的社团结构特征研究

为了研究社交网络社团结构对舆情传播的影响,本文对比分析了多源社交网络的社团结构特性及传播特性,并且利用COPRA算法和LFM算法进行了社交网络重叠社团研究,提出一种基于节点度过滤的LFM改进方法——NF-LFM算法。该算法先对好友关系网络中节点度小于某一阈值的节点进行过滤,再对剩下的好友关系网络进行社团划分。研究发现:1)人人网、QQ空间、新浪微博都具有明显的社团结构特性,其中,人人网和QQ空间的社团结构特性强于新浪微博;2)在不考虑社交网络用户活跃度的情况下,舆情信息在人人网上扩散范围最广,新浪微博次之,QQ空间扩散较慢。本文提出的改进方法能解决现有算法社团划分结果分辨率低的问题,且有效弥补了LFM算法在大规模社团发现时陷入无限迭代过程而导致时间复杂度高的缺点,将其应用于经典数据集中也符合理论预期结果。本文的研究结果将有助于进一步理解和认识社交网络社团结构对舆情传播的影响,同时对于网络群体事件发现和舆情监控及引导等具有重要意义。     

社会化复杂网络环境下舆情传播研究

结合复杂网络,分析当前网络环境下的舆情传播特点与规律,并以社会化网络、微博等为重点,研究未来网络舆情传播的发展方向。     

基于多Agent的微博社交网络信息传播模型

针对传统微博社交网络信息传播模型没有考虑用户个体差异性和用户强弱关系的问题,本文建立了基于多Agent的微博社交网络信息传播模型。将微博用户抽象为Agent,并定义Agent的属性,分析微博社交网络信息的传播机制,定义Agent之间的交互规则,考虑不同强弱关系下影响用户转发信息行为的因素,通过仿真实验探究个体态度、影响力、个体间认同度等因素对微博网络信息传播的影响。仿真结果表明,微博信息的传播呈裂变式扩散模式,微博用户的态度、影响力等因素对信息的传播起促进作用,所提出的相关影响变量对有效利用与管控微博信息传播具有一定的启示意义。     

微博时代网络舆情的危机应对与管理机制研究

以微博为代表的新媒体蓬勃发展,微博的聚合与裂变使其迅速成为社会公众舆论焦点的集散地,对微博舆情的引导成为社会管理中的新视域。管理者应转变微博舆情管理理念,提升舆情研判水平;建立微博舆情引导协同反应机制,提高舆情应对能力;精心培育微博意见领袖,营造理性微博的社会氛围。     

一种基于Elman神经网络的网络舆情威胁估计方法

在详细分析网络舆情影响因素和自身属性的基础上,建立了网络舆情指标体系.依据模糊综合评价法和神经网络构建了网络舆情威胁估计模型.采用模糊综合评价法确定指标体系中各舆情因素的数值化评价值,并结合改进的Elman神经网络模型对网络舆情进行综合评判,最终得到网络舆情的威胁等级.仿真实验表明了该模型的有效性和准确性.     

新浪微博搜索排序方法研究

深入讨论了基于向量空间模型以及基于潜在语义分析的微博搜索排序算法,以新浪微博为例,通过建立实验系统,利用新浪微博公共开放平台提供的API获取实验数据,通过一个实验样例阐述向量空间模型和潜在语义分析的处理过程。新浪微博现有排序方法通常不能提供按照相关性排序的满意结果。利用向量空间模型以及潜在语义分析方法,构建"索引词-博文"矩阵,对博文进行分词和向量化。衡量博文和查询的相关度转化成计算博文向量和查询向量之间的相似度。把对博文和查询的处理简化为向量空间中向量的运算。由实验得知基于潜在语义分析的微博搜索排序算法有效地提高了博文的检索效率。     

基于结构平衡的社交网络舆情正向引导学习方法探讨

社交网络已经成为人们获取信息和进行社会交往的重要平台。一个话题经过众多网民评论与传播, 可能演变成社会关注的热点舆情。在社交网络文本大数据背景下, 从话题产生源头把握其演化趋势和发展规律, 对负向或弱正向话题采用适当的策略加以引导, 使其朝着正向发展, 对社会稳定具有重要意义。当前国内外相关研究尚处于起步阶段, 理论方法和研究手段还不成熟。在综述的基础上, 文章系统地提出网络舆情引导策略的理论与方法, 包括社交网络舆情生命周期与结构平衡协同演化模型;基于网络结构平衡的结构洞分析、关键节点人物识别、同质化分析的舆情引导模型特征参数分析;社交网络舆情正向引导式学习模型、算法及系统。     

基于信息挖掘的高校网络舆情监测系统开发

受网上各种信息的影响,高校大学生对社会诸多现象、现实和问题等反应敏感,易受到错误言论的蒙蔽和误导。针对高校网络舆情监测与预警手段方面的严重不足,开发了一个基于网络信息挖掘技术的高校网络舆情监测系统,系统利用网络蜘蛛技术、中文分词技术和文本聚类技术,通过对互联网信息进行采集、处理,舆情识别分析,实现了舆情热点与话题信息的推送与跟踪功能,可进一步分析舆情内容的观点与态度问题,筛选并判定各级别网络舆情的发生,从而进行公共危机和热点事件的监测和预警。     

微信息舆情的主动介入导引模式

针对微信息舆情所面临的扭曲心态多发、公信力受损、技术死角多等严峻问题,在大数据条件下,利用分布式网络的MapReduce架构设计出虚拟式蜜罐防御模型和相关检测算法,实现监管角色成功介入,能够主动导引用户兴趣方向并预测新舆情倾向,并提出建设舆情监测适用机制的有效措施.结果表明:蜜罐式主动防御系统具有显著的导引功效,检验效率较高,针对性较强,能获得较好的监测效果,加强微信息舆情的主动性防范能力,提高舆情管理部门的公信力和舆情调节控制能力,为微信息监管提供重要的支持.     

微博时代舆论领袖的传播进路

随着技术的革新和网络媒体的崛起,微博以一个自主、开放、自由的信息发布平台,为网络舆论的生成创造了一个全新的媒介环境。微博的裂变式和病毒式传播,能迅速产生强大的舆论威力,在技术水平和舆论领袖的合力作用下,建构具有微博时代明显特质的网络舆论场。分析舆论领袖在舆论场中的具体传播进路,审视微博时代下舆论领袖作为传播主体的影响,并提出健全法律制度、提升网络技术水平、加强网络议程设置,以及提升全民自律水平和媒介素养,借以净化网络传播环境。     

航天遥感器的空间目标成像模型研究

提出了一种新的空间目标的成像模型,用于仿真模拟航天遥感器观测到的空间目标成像特性的分析与实验.假定空间目标几何形状为球形,使用已有的空间目标照度计算公式,建立了目标星等仿真计算模型;通过使用航天遥感器CCD、光学系统参数和目标星等计算模型,可得到空间目标在理想观测条件下的航天遥感器焦平面上点源响应的信号强度和图像;考虑到航天遥感器与空间目标的相对运动关系,建立了空间目标在实际观测条件下的航天遥感器焦平面上线成像的能量分布模型和运动引起的模糊图像;综合使用上述几种模型,可生成空间目标在航天遥感器不同成像观测条件下的动态帧序列图像,以满足空间目标的探测与识别仿真算法研究的需求.     

一种基于话题演化的意见领袖发现方法

微博中的意见领袖不仅在社交网络的信息传播中发挥着举足轻重的作用,而且在网络舆情演化中也表现出显著的意见代表性。针对已有的意见领袖挖掘方法仅从复杂网络或者基本图模型来建模发现意见领袖,忽略了意见领袖在具体的话题演化中的意见代表性的问题,提出了基于话题演化的意见领袖发现的方法。该方法首先根据用户之间的交互构建图模型,然后利用寻找中心节点的图论算法挖掘潜在意见领袖,再利用话题演化模型判断潜在意见领袖的演化中心度,最后发现在整体舆情上的具有意见代表性的真实意见领袖。在新浪微博的话题数据集上的试验结果表明,该算法较仅考虑网络模型的意见领袖发现方法更优。